数据分析可以定义为处理数据以通过以有意义的方式呈现的正确方式整理此类数据来收集信息的过程。数据分析在决策过程中起着非常重要的作用。大多数人依靠提供的数据来做出决定。因此，有必要解释，评估和组织数据以使数据可显示。可以通过定性分析和定量分析两种方法对数据进行分析，进行访谈和观察以进行定性分析，对数据分析工具进行调查和实验。

在当前情况下，数据分析被视为组织的核心实践。如今，选择正确的数据分析工具非常具有挑战性。在选择数据分析工具时，需要考虑几个因素。在数据分析过程中，第一件事是理解数据并删除不必要的东西。一旦删除了不必要的数据，它就需要选择其中的数据源，表和列，并将它们复制到数据仓库中，以创建用于分析的单个源。

数据分析工具列表如下所述：

R语言

R编程是一种数据分析工具，可用于分析统计数据。它是数据分析工具的领先分析工具之一。它有助于操纵数据并以多种方式显示。通过R-programming可以超过数据容量，性能和结果。R-Programming具有11556个软件包，属于类别，用户可以根据自己的喜好进行选择。一件容易的事是它可以根据需要自动安装，也可以与大数据组装在一起。它还可以使用Windows，UNIX和MacOS等多种平台进行编译。

Tableau Public

它是市场上免费提供的数据分析工具之一。Tableau是一种数据分析工具，可用于以任何格式（例如Microsoft Excel或基于Web的数据）导入数据，并以图表，地图和仪表板的形式提供可视化表示。最好的功能之一是可以使用实时数据进行更新。在当前情况下，它似乎非常有用，因为它可以通过社交媒体轻松地在其他人之间共享，并且可以以规定的格式下载。它比提供市场上的其他软件更好，因为它可以提供更好的数据可视化表示。

Python

Python是这种类型的数据分析工具，可以轻松读取，编写和维护。它已转换为面向对象的脚本语言，并在市场上免费提供。Python支持功能和结构化两种编程方法。Python易于学习，其功能与Ruby，PHP和Javascript非常相似。它与另一个平台（如SQL Server，JSON）非常兼容，并且可以进行组装。

SAS

SAS是可用于处理数据的数据分析工具之一。它于1996年开发，如今已成为数据分析的领导者之一。SAS的最佳功能之一是可以轻松访问它，并且可以将任何来源的数据用于数据分析。SAS开发了专门针对客户智能的产品。这种产品可以帮助企业根据客户的偏好，态度，行为和沟通来获取有关客户的信息。它基本上将社交媒体资料连接起来，以获得有关客户活动的信息。

Apache Spark

Apache是数据分析工具之一，以其更快的处理能力而闻名。它在手环群集中执行数据并处理大规模数据，其速度比内存快100倍，而磁盘快10倍。即使它是基于数据科学开发的，它也使毫不费力的数据科学成为可能。除了数据分析之外，它还以其已知的数据管道和机器学习模型开发而闻名。火花库包含多个组件，例如用于重复数据科学技术的一组机器算法，其中包括分类，回归和聚类，采样和协作过滤。

电子表格

由于所有企业组织都在使用excel，因此无需引入excel。Excel包括数据分析工具，可用于以不同方式操作和分析数据。由于您是SAAS，R或Tableau的专家，因此无需保证您无需了解Excel。Excel是高级工具，可以使用数据透视表汇总数据并根据需要创建和过滤数据。Excel也被认为是高级业务工具。这样的工具通过一些强大的功能（例如自动关系检测功能，时间分组和DAX度量），可以帮助数据建模功能。

Looker

Looker是数据分析工具之一。它基于云商务智能和数据分析平台。looker的主要功能是它扫描数据模式。在扫描数据模式时或扫描数据模式后，它会推断表与数据源之间的关系。

结论

在世界各地，数字市场都在持续增长。数据中存在缺陷，可能对多个决策组织有用。在正确的时间正确地观察和分析数据是使用数据分析工具的最大优势之一。因此，企业可以雇用数据分析工具来观察数据并根据数据分析工具做出适当的决策。从专家那里获得最佳的数据分析任务帮助。